تمثيل المعرفة Knowledge Representation #الدرس السابع عشر...
مرحباً بكم في الدرس السابع عشر من دروس الذكاء الإصطناعي ، مع شرح فرع جديد و هو "تمثيل المعرفة Knowledge Representation" في الذكاء الإصطناعي ، و طبيعة عمله هو "كيف نقوم بتمثيل ما نعرف" و يمكن إعتبارها كجملة مختصرة لهذا الدرس ، فالنبدأ بالشرح على بركة الله :
تمثيل المعرفة Knowledge Representation :
نقول عن المعرفة على أنها مجموعة من الحقائق ، و يتطلب أمرها طرق تمثيل مناسبة ، للتعامل مع هذه الحقائق بواسطة برنامج ، و التمثيل الجيد يسهل عمل المسائل...
تقنيات صياغة تمثيل المعرفة :
للعلم أن الأنواع المختلفة للمعرفة تتطلب أيضاً أنواع أخرى لتمثيلها :
- المنطق الإسنادي Predicate Logic : الإسناد هو دالة قد تكون صائبة في بعض الوسائط التي تمرر لها ، و ربما خاطئة لوسائط أخرى.
- شبكات الدلالة Semantic Natwork : شبكة الدلالة هي فقط مخطط بياني ، حيث أنه كل نقطة تمثل مفاهيم ، و الأقواس تمثل العلاقة الثنائية بين مفهومين.
الإطارات و النصوص Frames and Scripts :
سنحاول شرع العنصرين بأدق التفاصيل من أجل الفهم الجيد و السليم :
- الإطارات Frames : هو بنية أو هيكل بيانات Data Structure يتكون من : إسم الإطار و العلاقة المستهدفة و المؤشرات و الوصالة إلى الإطارات الأخرى ، و إجراءات التمثيل (التلقائي | التوريث | التجانس).
- النصوص Scripts : تُربط بين الجمل بإستخدام هياكل تشبه الإطار Frame-Like ، مثلاً سِجِلٌ لسلسلةٍ من الأحداث لنوع معين من الظواهر Occurrence.
قوانين الإنتاج Production rules :
تتكون قوانين الإنتاج من مجموعة من القوانين حول الترفات أو السلوكيات ، حيث يتكون الإنتاج من جزئين و هما :
- الشرط المسبق "أو IF" ... و ... الفعل "أو THEN" ...
و إذا كان الشرط المسبق متحققاً مع الحالة الحالية للوسط أو البيئة ، فإنه و بكل تأكيد يتم تنفيذ الشرط المسبق...
* وصلنا إلى نهاية هذا الدرس الرائع و المنسق ، فقط نرجو منكم بعد القراءة الدخول لصفحتنا على الفيس بوك و متابعتها لتتوصل بكل جديد الدروس و المقالات من : هنا ، و تابع هذا المقال :